什么是two-sided student t test
这是统计学中间的专用词,统计学中间有一个分布叫做学生t分布（中文一般称为t分布）,test是检验的意思.整个词的意思是：双侧t分布检验
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Confidence interval and the Student’s t-test：置信区间和学生的t检验T,s,t,Test,and,t检验,置信区间,学生t检验,ttest,T检验
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Confidence interval and the Student’s t-test：置信区间和学生的t检验
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two-tailed testtwo-tailed test 基本解释 双尾检验two-tailed test 网络解释1. 双侧检验& & t-test t检验 | two-tailed test 双侧检验 | unbalanced 不平衡的2. 双尾检验& & two-sided test 双侧检验 | two-tailed test 双尾检验 | type I error 第一类误差3. 双尾检验;只端检验& & two-point form 两点式 | two-tailed test 双尾检验;只端检验 | type I error I型误差4. 双尾检定& & right-tailed test 右尾检定 | two-tailed test 双尾检定 | test statistic 检定统计量two-tailed test 网络例句1. The data was expressed as mean ± SD and the statistical significance of the differences between control and FTY720-treated cells was determined by a two-tailed Students t test. & &因此，本实验的目的就是研究FTY720对人胰腺癌细胞的增殖抑制作用和凋亡诱导作用，并探讨其机制。2. The statistical analysis were performed using two-tailed student's t test,one-way ANOVA and two-way ANOVA. & &统计学分析采用SPSS软件进行one-way ANOVA、two-wayANOVA、及Student t检验。3. The difference of polymorphic frequency distributions between CHD patients and controls was tested by Chi-square test where a two-tailed P.05 was considered statistically significant. & &比较识别出的NKX2-5基因多态在CHD患者和健康对照者间的频率分布差异。4. The two-tailed Wilcoxon rank-sum test is employed to test for any significant difference in the median changes in the proxy for the pre- and post-privatization periods. & &两尾用Wilcoxon秩森测试是受雇以检测任何显着差异，在中位数的变化，在代理会前和会后的私有化时期。5. One-way ANOVA、 Tukey、T test were used for statistical analysis, two-tailed test with p.05 were considered significant. & &结果 1.BKCa、IKCa、SKCa(SK3)蛋白在人的子宫内膜的增生期和分泌期均有表达 2。6. One-way ANOVA and least significant difference test were used for statistical analysis. Two-tailed test with P＜0.05 was considered significant. & &用One-way ANOVA和LSD法检验的统计学方法进行处理组与对照组及两两组间数据比较分析，方差不齐则选用调整方差齐性的dunnett检验进行两两比较，检验水准α=0.05，双侧。7. Finally, different from the other scholars using principal component analysis, stepwise discriminant analysis or Pearson correlation coefficient to choose financial indexes, this paper tries to use Spearman two-tailed t test for non-parametric correlation analysis for choosing the financial indexes of the smaller Spearman coefficients as the input variables. & &最后本文有别于其它学者采用主成份分析、逐步判别分析或Pearson相关系数筛选财务指标，本文尝试用Spearman双尾t检验进行非参数相关分析，选取指标间Spearman系数较小的财务指标作为输入变量。two-tailed test是什么意思,two-tailed test在线翻译,two-tailed test什么意思,two-tailed test的意思,two-tailed test的翻译,two-tailed test的解释,two-tailed test的发音,two-tailed test的同义词,two-tailed test的反义词,two-tailed test的例句,two-tailed test的相关词组,two-tailed test意思是什么,two-tailed test怎么翻译,单词two-tailed test是什么意思常用英语教材考试英语单词大全 (7本教材)
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t-test是什么意思
中文翻译t检验t形检验条件比:&&&&中世纪罗马数字的160。 :&&&&n. 【动物；动物学】(软体类的)介壳，甲壳；【植物；植 ...
例句与用法A simulated comparative study of significance t - test and meta - analysis检验与元分析方法的模拟对比Basic data are analyzed by means of t - test or anova在对各不同变项背景以t检定或单因子变异数分析进行分析。 Student ' s t - test学生t检验The t - test and one - way multi - analysis of covariance were used where appropriate研究所得资料，以独立样本t考验、单因子多变项共变数分析进行分析。 Used spss10 . 0 to statistics . the analyses methods : x2 - test , t - test , correlation analyses et al0统计软件进行统计分析，分析方法主要有x ’检验， t检验，相关分析等。 The independent t - test is used to compare the difference between these two match groups（二）比较篮球选手与大专生在速度慢速由近往远、由远往近之深度知觉能力是否有差异存在。 The collected data were analyzed by t - test ( independent ) , one - way anova ( independent ) , and multiple stepwise regression analysis所用的研究工具有工作价值观量表、组织承诺量表、工作投入量表及工作满意度量表。 Data were analyzed by using descriptive statistics , chi - square , t - test , pearson correlation , and stepwise multiple regression个案中只有41人有完全符合三项遵从标准（病人自评、病历回顾、血中锂盐浓度）之遵从行为。 The statistically confidential tests of the fitted and the retrieved data are conducted , of which the fitted distribution obeys 0 - distribution and tested by t - test其中，拟合的分布函数为beta分布，检验方法为t检验。 The statistical methods used to analyze the data were pearson correlation , point - biserial correlation , t - test , and two - way mixed design anova其次，欺骗动机实验情境仅在社会学习与避免尴尬等欺骗回馈，具有增强的实验效果。 更多例句：&&1&&&&&&&&
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All rights reserved1.T检验和F检验的由来
一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。
2. 统计学意义（P值或sig值）
结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。
3. T检验和F检验
至於具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。
举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。
两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在著差异呢？
会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那麼巧抽到这2样本的数值不同？
为此，我们进行t检定，算出一个t检定值。
与统计学家建立的以「总体中没差别」作基础的随机变量t分布进行比较，看看在多少%的机会(亦即显著性sig值)下会得到目前的结果。
若显著性sig值很少，比如&0.05(少於5%机率)，亦即是说，「如果」总体「真的」没有差别，那麼就只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下，才会出现目前这样本的情况。虽然还是有5%机会出错(1-0.05=5%)，但我们还是可以「比较有信心」的说：目前样本中这情况(男女生出现差异的情况)不是巧合，是具统计学意义的，「总体中男女生不存差异」的虚无假设应予拒绝，简言之，总体应该存在著差异。
每一种统计方法的检定的内容都不相同，同样是t-检定，可能是上述的检定总体中是否存在差异，也同能是检定总体中的单一值是否等於0或者等於某一个数值。
至於F-检定，方差分析(或译变异数分析，Analysis of Variance)，它的原理大致也是上面说的，但它是透过检视变量的方差而进行的。它主要用于：均数差别的显著性检验、分离各有关因素并估计其对总变异的作用、分析因素间的交互作用、方差齐性(Equality of Variances)检验等情况。
4. T检验和F检验的关系
t检验过程，是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。也就是说，t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。所以，SPSS在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levene's Test for Equality of Variances 。
在Levene's Test for Equality of Variances一栏中 F值为2.36, Sig.为.128，表示方差齐性检验「没有显著差异」，即两方差齐(Equal Variances)，故下面t检验的结果表中要看第一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的结果。
在t-test for Equality of Means中，第一排(Variances=Equal)的情况：t=8.892, df=84, 2-Tail Sig=.000, Mean Difference=22.99
既然Sig=.000，亦即，两样本均数差别有显著性意义！
到底看哪个Levene's Test for Equality of Variances一栏中sig,还是看t-test for Equality of Means中那个Sig. (2-tailed)啊?
答案是：两个都要看。
先看Levene's Test for Equality of Variances，如果方差齐性检验「没有显著差异」，即两方差齐(Equal Variances)，故接著的t检验的结果表中要看第一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的结果。
反之，如果方差齐性检验「有显著差异」，即两方差不齐(Unequal Variances)，故接著的t检验的结果表中要看第二排的数据，亦即方差不齐的情况下的t检验的结果。
你做的是T检验，为什么会有F值呢?
就是因为要评估两个总体的方差(Variances)是否相等，要做Levene's Test for Equality of Variances，要检验方差，故所以就有F值。
另一种解释：
t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。
单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。
配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。
F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。
从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。
若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布；若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。
简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证。
Post by SUN @ 8:31 pm
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